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# [`concurrent.futures`](#module-concurrent.futures "concurrent.futures: Execute computations concurrently using threads or processes.") --- 启动并行任务
3\.2 新版功能.
**源码:** [Lib/concurrent/futures/thread.py](https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/concurrent/futures/thread.py) \[https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/concurrent/futures/thread.py\] 和 [Lib/concurrent/futures/process.py](https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/concurrent/futures/process.py) \[https://github.com/python/cpython/tree/3.7/Lib/concurrent/futures/process.py\]
- - - - - -
[`concurrent.futures`](#module-concurrent.futures "concurrent.futures: Execute computations concurrently using threads or processes.") 模块提供异步执行回调高层接口。
异步执行可以由 [`ThreadPoolExecutor`](#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor "concurrent.futures.ThreadPoolExecutor") 使用线程或由 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 使用单独的进程来实现。 两者都是实现抽像类 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 定义的接口。
## 执行器对象
*class* `concurrent.futures.``Executor`抽象类提供异步执行调用方法。要通过它的子类调用，而不是直接调用。
> `submit`(*fn*, *\*args*, *\*\*kwargs*)调度可调用对象 *fn*，以 `fn(*args **kwargs)` 方式执行并返回 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 对像代表可调用对象的执行。:
>
>
> ```
> with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
> future = executor.submit(pow, 323, 1235)
> print(future.result())
>
> ```
>
>
>
>
> `map`(*func*, *\*iterables*, *timeout=None*, *chunksize=1*)类似于 [`map(func, *iterables)`](functions.xhtml#map "map") 除去：
>
> - 应立即收集 *iterables* 不要延迟再收集;
> - *func* 是异步执行的且对 *func* 的调用可以并发执行。
>
> 如果 [`__next__()`](stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 已被调用且返回的结果在对 [`Executor.map()`](#concurrent.futures.Executor.map "concurrent.futures.Executor.map") 的原始调用经过 *timeout* 秒后还不可用，则已返回的迭代器将引发 [`concurrent.futures.TimeoutError`](#concurrent.futures.TimeoutError "concurrent.futures.TimeoutError")。 *timeout* 可以为 int 或 float 类型。 如果 *timeout* 未指定或为 `None`，则不限制等待时间。
>
> 如果 *func* 调用引发一个异常，当从迭代器中取回它的值时这个异常将被引发。
>
> 使用 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 时，这个方法会将 *iterables* 分割任务块并作为独立的任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 *chunksize* 指定正整数设置。 对很长的迭代器来说，使用大的 *chunksize* 值比默认值 1 能显著地提高性能。 *chunksize* 对 [`ThreadPoolExecutor`](#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor "concurrent.futures.ThreadPoolExecutor") 没有效果。
>
> 在 3.5 版更改: 加入 *chunksize* 参数。
>
>
>
> `shutdown`(*wait=True*)当待执行的期程完成执行后向执行者发送信号，它就会释放正在使用的任何资源。调用 [`Executor.submit()`](#concurrent.futures.Executor.submit "concurrent.futures.Executor.submit") 和 [`Executor.submit()`](#concurrent.futures.Executor.submit "concurrent.futures.Executor.submit") 会在关闭后触发 [`RuntimeError`](exceptions.xhtml#RuntimeError "RuntimeError")。
>
> 如果 *wait* 为 `True` 则此方法只有在所有待执行的期程完成执行且释放已分配的资源后才会返回。 如果 *wait* 为 `False`，方法立即返回，所有待执行的期程完成执行后会释放已分配的资源。 不管 *wait* 的值是什么，整个 Python 程序将等到所有待执行的期程完成执行后才退出。
>
> 如果使用 [`with`](../reference/compound_stmts.xhtml#with) 语句，你就可以避免显式调用这个方法，它将会停止 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") (就好像 [`Executor.shutdown()`](#concurrent.futures.Executor.shutdown "concurrent.futures.Executor.shutdown") 调用时 *wait* 设为 `True` 一样等待):
>
>
> ```
> import shutil
> with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as e:
> e.submit(shutil.copy, 'src1.txt', 'dest1.txt')
> e.submit(shutil.copy, 'src2.txt', 'dest2.txt')
> e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest3.txt')
> e.submit(shutil.copy, 'src4.txt', 'dest4.txt')
>
> ```
## ThreadPoolExecutor
[`ThreadPoolExecutor`](#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor "concurrent.futures.ThreadPoolExecutor") 是 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 的子类，它使用线程池来异步执行调用。
当回调已关联了一个 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 然后再等待另一个 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 的结果时就会发生死锁情况。 例如:
```
import time
def wait_on_b():
time.sleep(5)
print(b.result()) # b will never complete because it is waiting on a.
return 5
def wait_on_a():
time.sleep(5)
print(a.result()) # a will never complete because it is waiting on b.
return 6
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
a = executor.submit(wait_on_b)
b = executor.submit(wait_on_a)
```
And:
```
def wait_on_future():
f = executor.submit(pow, 5, 2)
# This will never complete because there is only one worker thread and
# it is executing this function.
print(f.result())
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
executor.submit(wait_on_future)
```
*class* `concurrent.futures.``ThreadPoolExecutor`(*max\_workers=None*, *thread\_name\_prefix=''*, *initializer=None*, *initargs=()*)[`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 的一个子类，使用最多 *max\_workers* 个线程的线程池来异步执行调用。
*initializer* 是在每个工作者线程开始处调用的一个可选可调用对象。 *initargs* 是传递给初始化器的元组参数。任何向池提交更多工作的尝试， *initializer* 都将引发一个异常，当前所有等待的工作都会引发一个 [`BrokenThreadPool`](#concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool "concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool")。
在 3.5 版更改: 如果 *max\_workers* 为 `None` 或没有指定，将默认为机器处理器的个数，假如 [`ThreadPoolExecutor`](#concurrent.futures.ThreadPoolExecutor "concurrent.futures.ThreadPoolExecutor") 则重于 I/O 操作而不是 CPU 运算，那么可以乘以 `5`，同时工作线程的数量可以比 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 的数量高。
3\.6 新版功能: 添加 *thread\_name\_prefix* 参数允许用户控制由线程池创建的 [`threading.Thread`](threading.xhtml#threading.Thread "threading.Thread") 工作线程名称以方便调试。
在 3.7 版更改: 加入 *initializer* 和\*initargs\* 参数。
### ProcessPoolExecutor例子
```
import concurrent.futures
import urllib.request
URLS = ['http://www.foxnews.com/',
'http://www.cnn.com/',
'http://europe.wsj.com/',
'http://www.bbc.co.uk/',
'http://some-made-up-domain.com/']
# Retrieve a single page and report the URL and contents
def load_url(url, timeout):
with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
return conn.read()
# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# Start the load operations and mark each future with its URL
future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
url = future_to_url[future]
try:
data = future.result()
except Exception as exc:
print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
else:
print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))
```
## ProcessPoolExecutor
[`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 是 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 的子类，它使用进程池来实现异步执行调用。 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 使用 [`multiprocessing`](multiprocessing.xhtml#module-multiprocessing "multiprocessing: Process-based parallelism.") 回避 [Global Interpreter Lock](../glossary.xhtml#term-global-interpreter-lock) 但也意味着只可以处理和返回可序列化的对象。
`__main__` 模块必须可以被工作者子进程导入。这意味着 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 不可以工作在交互式解释器中。
从提交给 [`ProcessPoolExecutor`](#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor "concurrent.futures.ProcessPoolExecutor") 的回调中调用 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 或 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 方法会导致死锁。
*class* `concurrent.futures.``ProcessPoolExecutor`(*max\_workers=None*, *mp\_context=None*, *initializer=None*, *initargs=()*)[`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 子类使用一个最多可有 *max\_workers* 个进程的进程池异步执行调用。如果 *max\_workers* 为 `None` 或没有指定，默认为机器的处理器个数。如果 *max\_workers* 小于或等于``0``将会引发 [`ValueError`](exceptions.xhtml#ValueError "ValueError") 。 *mp\_context* 可以是一个多进程环境或 `None` 。它将用来启动工作者进程。如果 *mp\_context* 为 `None` 或没有指定，将使用默认多进程环境。
*initializer* 是在每个工作者进程开始处调用的一个可选可调用对象。 *initargs* 是传递给初始化器的元组参数。任何向池提交更多工作的尝试， *initializer* 都将引发一个异常，当前所有等待的工作都会引发一个 `BrokenProcessPool`。
在 3.3 版更改: 如果其中一个工作进程被突然终止，`BrokenProcessPool` 就会马上触发。可预计的行为没有定义，但执行器上的操作或它的期程会被冻结或死锁。
在 3.7 版更改: 添加 *mp\_context* 参数允许用户控制由进程池创建给工作者进程的开始方法 。
加入 *initializer* 和\*initargs\* 参数。
### ProcessPoolExecutor例子
```
import concurrent.futures
import math
PRIMES = [
112272535095293,
112582705942171,
112272535095293,
115280095190773,
115797848077099,
1099726899285419]
def is_prime(n):
if n % 2 == 0:
return False
sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
def main():
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
print('%d is prime: %s' % (number, prime))
if __name__ == '__main__':
main()
```
## 期程对象
[`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 类将可调用对象封装为异步执行。[`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 实例由 [`Executor.submit()`](#concurrent.futures.Executor.submit "concurrent.futures.Executor.submit") 创建。
*class* `concurrent.futures.``Future`将可调用对象封装为异步执行。[`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 实例由 [`Executor.submit()`](#concurrent.futures.Executor.submit "concurrent.futures.Executor.submit") 创建，除非测试，不应直接创建。
> `cancel`()尝试取消调用。如果调用正在执行而且不能被取消那么方法返回 `False`，否则调用会被取消同时方法返回 `True`。
>
> `cancelled`()如果调用成功取消返回 `True`。
>
> `running`()如果调用正在执行而且不能被取消那么返回``True``。
>
> `done`()如果调用已被取消或正常结束那么返回 `True`。
>
> `result`(*timeout=None*)返回调用返回的值。如果调用还没完成那么这个方法将等待 *timeout* 秒。如果在 *timeout* 秒内没有执行完成，[`concurrent.futures.TimeoutError`](#concurrent.futures.TimeoutError "concurrent.futures.TimeoutError") 将会被触发。*timeout* 可以是整数或浮点数。如果 *timeout* 没有指定或为 `None`，那么等待时间就没有限制。
>
> 如果 futrue 在完成前被取消则 [`CancelledError`](#concurrent.futures.CancelledError "concurrent.futures.CancelledError") 将被触发。
>
> 如果调用引发了一个异常，这个方法也会引发同样的异常。
>
> `exception`(*timeout=None*)返回由调用引发的异常。如果调用还没完成那么这个方法将等待 *timeout* 秒。如果在 *timeout* 秒内没有执行完成，[`concurrent.futures.TimeoutError`](#concurrent.futures.TimeoutError "concurrent.futures.TimeoutError") 将会被触发。*timeout* 可以是整数或浮点数。如果 *timeout* 没有指定或为 `None`，那么等待时间就没有限制。
>
> 如果 futrue 在完成前被取消则 [`CancelledError`](#concurrent.futures.CancelledError "concurrent.futures.CancelledError") 将被触发。
>
> 如果调用正常完成那么返回 `None`。
>
> `add_done_callback`(*fn*)附加可调用 *fn* 到期程。当期程被取消或完成运行时，将会调用 *fn*，而这个期程将作为它唯一的参数。
>
> 加入的可调用对象总被属于添加它们的进程中的线程按加入的顺序调用。如果可调用对象引发一个 [`Exception`](exceptions.xhtml#Exception "Exception") 子类，它会被记录下来并被忽略掉。如果可调用对象引发一个 [`BaseException`](exceptions.xhtml#BaseException "BaseException") 子类，这个行为没有定义。
>
> 如果期程已经完成或已取消，*fn* 会被立即调用。
下面这些 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 方法用于单元测试和 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实现。
> `set_running_or_notify_cancel`()这个方法只可以在执行关联 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 工作之前由 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实现调用或由单测试调用。
>
> 如果这个方法返回 `False` 那么 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 已被取消，即 [`Future.cancel()`](#concurrent.futures.Future.cancel "concurrent.futures.Future.cancel") 已被调用并返回 `True` 。等待 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 完成 (即通过 [`as_completed()`](#concurrent.futures.as_completed "concurrent.futures.as_completed") 或 [`wait()`](#concurrent.futures.wait "concurrent.futures.wait")) 的线程将被唤醒。
>
> 如果这个方法返回 `True` 那么 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 不会被取消并已将它变为正在运行状态，也就是说调用 [`Future.running()`](#concurrent.futures.Future.running "concurrent.futures.Future.running") 时将返回 True。
>
> 这个方法只可以被调用一次并且不能在调用 [`Future.set_result()`](#concurrent.futures.Future.set_result "concurrent.futures.Future.set_result") 或 [`Future.set_exception()`](#concurrent.futures.Future.set_exception "concurrent.futures.Future.set_exception") 之后再调用。
>
> `set_result`(*result*)设置将 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 关联工作的结果给 *result* 。
>
> 这个方法只可以由 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实现和单元测试使用。
>
> `set_exception`(*exception*)设置 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 关联工作的结果给 [`Exception`](exceptions.xhtml#Exception "Exception") *exception* 。
>
> 这个方法只可以由 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实现和单元测试使用。
## 模块函数
`concurrent.futures.``wait`(*fs*, *timeout=None*, *return\_when=ALL\_COMPLETED*)等待 *fs* 指定的 [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 实例(可能由不同的 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实例创建)完成。返回一个已被命名的2元元组集合。第一个集合被命名为 `done` ，包含等待完成前已完成的期程(正常结束或被取消)。第二个集合被命名为 `not_done`，包含未完成的期程。
*timeout* 可以用来控制返回前最大的等待秒数。 *timeout* 可以为 int 或 float 类型。 如果 *timeout* 未指定或为 `None` ，则不限制等待时间。
*return\_when* 指定此函数应在何时返回。它必须为以下常数之一:
常数
描述
`FIRST_COMPLETED`
函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。
`FIRST_EXCEPTION`
函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 `ALL_COMPLETED`。
`ALL_COMPLETED`
函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。
`concurrent.futures.``as_completed`(*fs*, *timeout=None*)通过 *fs* 指定的 the [`Future`](#concurrent.futures.Future "concurrent.futures.Future") 实例（可能由不同的 [`Executor`](#concurrent.futures.Executor "concurrent.futures.Executor") 实例创建）返回一个迭代器，当它们完成时（正常结束或被取消）产生期程。任何被 *fs* 指定的重复期程都将会返回一次。首先产生调用 [`as_completed()`](#concurrent.futures.as_completed "concurrent.futures.as_completed") 前已完成的期程。 当 [`__next__()`](stdtypes.xhtml#iterator.__next__ "iterator.__next__") 调用以及从原始调用到 [`as_completed()`](#concurrent.futures.as_completed "concurrent.futures.as_completed") 的时间超过 *timeout* 秒后结果还不可用时返回的迭代器就会引发 [`concurrent.futures.TimeoutError`](#concurrent.futures.TimeoutError "concurrent.futures.TimeoutError") 。 *timeout* 可以为 int 或 float 类型。 如果 *timeout* 未指定或为 `None` ，则不限制等待时间。
参见
[**PEP 3148**](https://www.python.org/dev/peps/pep-3148) \[https://www.python.org/dev/peps/pep-3148\] -- futures - 异步执行指令。该提案描述了Python标准库中包含的这个特性。
## Exception类
*exception* `concurrent.futures.``CancelledError`future被取消时会触发。
*exception* `concurrent.futures.``TimeoutError`future运算超出给定的超时数值时触发。
*exception* `concurrent.futures.``BrokenExecutor`当执行器被某些原因中断而且不能用来提交或执行新任务时就会被引发派生于 [`RuntimeError`](exceptions.xhtml#RuntimeError "RuntimeError") 的异常类。
3\.7 新版功能.
*exception* `concurrent.futures.thread.``BrokenThreadPool`当 `ThreadPoolExecutor` 中的其中一个工作者初始化失败时会引发派生于 [`BrokenExecutor`](#concurrent.futures.BrokenExecutor "concurrent.futures.BrokenExecutor") 的异常类。
3\.7 新版功能.
*exception* `concurrent.futures.process.``BrokenProcessPool`当 `ThreadPoolExecutor` 中的其中一个工作者不完整终止时(比如，被外部杀死)会引发派生于 [`BrokenExecutor`](#concurrent.futures.BrokenExecutor "concurrent.futures.BrokenExecutor") ( 原名 [`RuntimeError`](exceptions.xhtml#RuntimeError "RuntimeError") ) 的异常类。
3\.3 新版功能.
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- Other Changes and Fixes
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.1
- 概述
- PEP 227: Nested Scopes
- PEP 236: future Directives
- PEP 207: Rich Comparisons
- PEP 230: Warning Framework
- PEP 229: New Build System
- PEP 205: Weak References
- PEP 232: Function Attributes
- PEP 235: Importing Modules on Case-Insensitive Platforms
- PEP 217: Interactive Display Hook
- PEP 208: New Coercion Model
- PEP 241: Metadata in Python Packages
- New and Improved Modules
- Other Changes and Fixes
- Acknowledgements
- What's New in Python 2.0
- 概述
- What About Python 1.6?
- New Development Process
- Unicode
- 列表推导式
- Augmented Assignment
- 字符串的方法
- Garbage Collection of Cycles
- Other Core Changes
- Porting to 2.0
- Extending/Embedding Changes
- Distutils: Making Modules Easy to Install
- XML Modules
- Module changes
- New modules
- IDLE Improvements
- Deleted and Deprecated Modules
- Acknowledgements
- 更新日志
- Python 下一版
- Python 3.7.3 最终版
- Python 3.7.3 发布候选版 1
- Python 3.7.2 最终版
- Python 3.7.2 发布候选版 1
- Python 3.7.1 最终版
- Python 3.7.1 RC 2版本
- Python 3.7.1 发布候选版 1
- Python 3.7.0 正式版
- Python 3.7.0 release candidate 1
- Python 3.7.0 beta 5
- Python 3.7.0 beta 4
- Python 3.7.0 beta 3
- Python 3.7.0 beta 2
- Python 3.7.0 beta 1
- Python 3.7.0 alpha 4
- Python 3.7.0 alpha 3
- Python 3.7.0 alpha 2
- Python 3.7.0 alpha 1
- Python 3.6.6 final
- Python 3.6.6 RC 1
- Python 3.6.5 final
- Python 3.6.5 release candidate 1
- Python 3.6.4 final
- Python 3.6.4 release candidate 1
- Python 3.6.3 final
- Python 3.6.3 release candidate 1
- Python 3.6.2 final
- Python 3.6.2 release candidate 2
- Python 3.6.2 release candidate 1
- Python 3.6.1 final
- Python 3.6.1 release candidate 1
- Python 3.6.0 final
- Python 3.6.0 release candidate 2
- Python 3.6.0 release candidate 1
- Python 3.6.0 beta 4
- Python 3.6.0 beta 3
- Python 3.6.0 beta 2
- Python 3.6.0 beta 1
- Python 3.6.0 alpha 4
- Python 3.6.0 alpha 3
- Python 3.6.0 alpha 2
- Python 3.6.0 alpha 1
- Python 3.5.5 final
- Python 3.5.5 release candidate 1
- Python 3.5.4 final
- Python 3.5.4 release candidate 1
- Python 3.5.3 final
- Python 3.5.3 release candidate 1
- Python 3.5.2 final
- Python 3.5.2 release candidate 1
- Python 3.5.1 final
- Python 3.5.1 release candidate 1
- Python 3.5.0 final
- Python 3.5.0 release candidate 4
- Python 3.5.0 release candidate 3
- Python 3.5.0 release candidate 2
- Python 3.5.0 release candidate 1
- Python 3.5.0 beta 4
- Python 3.5.0 beta 3
- Python 3.5.0 beta 2
- Python 3.5.0 beta 1
- Python 3.5.0 alpha 4
- Python 3.5.0 alpha 3
- Python 3.5.0 alpha 2
- Python 3.5.0 alpha 1
- Python 教程
- 课前甜点
- 使用 Python 解释器
- 调用解释器
- 解释器的运行环境
- Python 的非正式介绍
- Python 作为计算器使用
- 走向编程的第一步
- 其他流程控制工具
- if 语句
- for 语句
- range() 函数
- break 和 continue 语句，以及循环中的 else 子句
- pass 语句
- 定义函数
- 函数定义的更多形式
- 小插曲：编码风格
- 数据结构
- 列表的更多特性
- del 语句
- 元组和序列
- 集合
- 字典
- 循环的技巧
- 深入条件控制
- 序列和其它类型的比较
- 模块
- 有关模块的更多信息
- 标准模块
- dir() 函数
- 包
- 输入输出
- 更漂亮的输出格式
- 读写文件
- 错误和异常
- 语法错误
- 异常
- 处理异常
- 抛出异常
- 用户自定义异常
- 定义清理操作
- 预定义的清理操作
- 类
- 名称和对象
- Python 作用域和命名空间
- 初探类
- 补充说明
- 继承
- 私有变量
- 杂项说明
- 迭代器
- 生成器
- 生成器表达式
- 标准库简介
- 操作系统接口
- 文件通配符
- 命令行参数
- 错误输出重定向和程序终止
- 字符串模式匹配
- 数学
- 互联网访问
- 日期和时间
- 数据压缩
- 性能测量
- 质量控制
- 自带电池
- 标准库简介 —— 第二部分
- 格式化输出
- 模板
- 使用二进制数据记录格式
- 多线程
- 日志
- 弱引用
- 用于操作列表的工具
- 十进制浮点运算
- 虚拟环境和包
- 概述
- 创建虚拟环境
- 使用pip管理包
- 接下来？
- 交互式编辑和编辑历史
- Tab 补全和编辑历史
- 默认交互式解释器的替代品
- 浮点算术：争议和限制
- 表示性错误
- 附录
- 交互模式
- 安装和使用 Python
- 命令行与环境
- 命令行
- 环境变量
- 在Unix平台中使用Python
- 获取最新版本的Python
- 构建Python
- 与Python相关的路径和文件
- 杂项
- 编辑器和集成开发环境
- 在Windows上使用 Python
- 完整安装程序
- Microsoft Store包
- nuget.org 安装包
- 可嵌入的包
- 替代捆绑包
- 配置Python
- 适用于Windows的Python启动器
- 查找模块
- 附加模块
- 在Windows上编译Python
- 其他平台
- 在苹果系统上使用 Python
- 获取和安装 MacPython
- IDE
- 安装额外的 Python 包
- Mac 上的图形界面编程
- 在 Mac 上分发 Python 应用程序
- 其他资源
- Python 语言参考
- 概述
- 其他实现
- 标注
- 词法分析
- 行结构
- 其他形符
- 标识符和关键字
- 字面值
- 运算符
- 分隔符
- 数据模型
- 对象、值与类型
- 标准类型层级结构
- 特殊方法名称
- 协程
- 执行模型
- 程序的结构
- 命名与绑定
- 异常
- 导入系统
- importlib
- 包
- 搜索
- 加载
- 基于路径的查找器
- 替换标准导入系统
- Package Relative Imports
- 有关 main 的特殊事项
- 开放问题项
- 参考文献
- 表达式
- 算术转换
- 原子
- 原型
- await 表达式
- 幂运算符
- 一元算术和位运算
- 二元算术运算符
- 移位运算
- 二元位运算
- 比较运算
- 布尔运算
- 条件表达式
- lambda 表达式
- 表达式列表
- 求值顺序
- 运算符优先级
- 简单语句
- 表达式语句
- 赋值语句
- assert 语句
- pass 语句
- del 语句
- return 语句
- yield 语句
- raise 语句
- break 语句
- continue 语句
- import 语句
- global 语句
- nonlocal 语句
- 复合语句
- if 语句
- while 语句
- for 语句
- try 语句
- with 语句
- 函数定义
- 类定义
- 协程
- 最高层级组件
- 完整的 Python 程序
- 文件输入
- 交互式输入
- 表达式输入
- 完整的语法规范
- Python 标准库
- 概述
- 可用性注释
- 内置函数
- 内置常量
- 由 site 模块添加的常量
- 内置类型
- 逻辑值检测
- 布尔运算 — and, or, not
- 比较
- 数字类型 — int, float, complex
- 迭代器类型
- 序列类型 — list, tuple, range
- 文本序列类型 — str
- 二进制序列类型 — bytes, bytearray, memoryview
- 集合类型 — set, frozenset
- 映射类型 — dict
- 上下文管理器类型
- 其他内置类型
- 特殊属性
- 内置异常
- 基类
- 具体异常
- 警告
- 异常层次结构
- 文本处理服务
- string — 常见的字符串操作
- re — 正则表达式操作
- 模块 difflib 是一个计算差异的助手
- textwrap — Text wrapping and filling
- unicodedata — Unicode 数据库
- stringprep — Internet String Preparation
- readline — GNU readline interface
- rlcompleter — GNU readline的完成函数
- 二进制数据服务
- struct — Interpret bytes as packed binary data
- codecs — Codec registry and base classes
- 数据类型
- datetime — 基础日期/时间数据类型
- calendar — General calendar-related functions
- collections — 容器数据类型
- collections.abc — 容器的抽象基类
- heapq — 堆队列算法
- bisect — Array bisection algorithm
- array — Efficient arrays of numeric values
- weakref — 弱引用
- types — Dynamic type creation and names for built-in types
- copy — 浅层 (shallow) 和深层 (deep) 复制操作
- pprint — 数据美化输出
- reprlib — Alternate repr() implementation
- enum — Support for enumerations
- 数字和数学模块
- numbers — 数字的抽象基类
- math — 数学函数
- cmath — Mathematical functions for complex numbers
- decimal — 十进制定点和浮点运算
- fractions — 分数
- random — 生成伪随机数
- statistics — Mathematical statistics functions
- 函数式编程模块
- itertools — 为高效循环而创建迭代器的函数
- functools — 高阶函数和可调用对象上的操作
- operator — 标准运算符替代函数
- 文件和目录访问
- pathlib — 面向对象的文件系统路径
- os.path — 常见路径操作
- fileinput — Iterate over lines from multiple input streams
- stat — Interpreting stat() results
- filecmp — File and Directory Comparisons
- tempfile — Generate temporary files and directories
- glob — Unix style pathname pattern expansion
- fnmatch — Unix filename pattern matching
- linecache — Random access to text lines
- shutil — High-level file operations
- macpath — Mac OS 9 路径操作函数
- 数据持久化
- pickle —— Python 对象序列化
- copyreg — Register pickle support functions
- shelve — Python object persistence
- marshal — Internal Python object serialization
- dbm — Interfaces to Unix “databases”
- sqlite3 — SQLite 数据库 DB-API 2.0 接口模块
- 数据压缩和存档
- zlib — 与 gzip 兼容的压缩
- gzip — 对 gzip 格式的支持
- bz2 — 对 bzip2 压缩算法的支持
- lzma — 用 LZMA 算法压缩
- zipfile — 在 ZIP 归档中工作
- tarfile — Read and write tar archive files
- 文件格式
- csv — CSV 文件读写
- configparser — Configuration file parser
- netrc — netrc file processing
- xdrlib — Encode and decode XDR data
- plistlib — Generate and parse Mac OS X .plist files
- 加密服务
- hashlib — 安全哈希与消息摘要
- hmac — 基于密钥的消息验证
- secrets — Generate secure random numbers for managing secrets
- 通用操作系统服务
- os — 操作系统接口模块
- io — 处理流的核心工具
- time — 时间的访问和转换
- argparse — 命令行选项、参数和子命令解析器
- getopt — C-style parser for command line options
- 模块 logging — Python 的日志记录工具
- logging.config — 日志记录配置
- logging.handlers — Logging handlers
- getpass — 便携式密码输入工具
- curses — 终端字符单元显示的处理
- curses.textpad — Text input widget for curses programs
- curses.ascii — Utilities for ASCII characters
- curses.panel — A panel stack extension for curses
- platform — Access to underlying platform's identifying data
- errno — Standard errno system symbols
- ctypes — Python 的外部函数库
- 并发执行
- threading — 基于线程的并行
- multiprocessing — 基于进程的并行
- concurrent 包
- concurrent.futures — 启动并行任务
- subprocess — 子进程管理
- sched — 事件调度器
- queue — 一个同步的队列类
- _thread — 底层多线程 API
- _dummy_thread — _thread 的替代模块
- dummy_threading — 可直接替代 threading 模块。
- contextvars — Context Variables
- Context Variables
- Manual Context Management
- asyncio support
- 网络和进程间通信
- asyncio — 异步 I/O
- socket — 底层网络接口
- ssl — TLS/SSL wrapper for socket objects
- select — Waiting for I/O completion
- selectors — 高级 I/O 复用库
- asyncore — 异步socket处理器
- asynchat — 异步 socket 指令/响应 处理器
- signal — Set handlers for asynchronous events
- mmap — Memory-mapped file support
- 互联网数据处理
- email — 电子邮件与 MIME 处理包
- json — JSON 编码和解码器
- mailcap — Mailcap file handling
- mailbox — Manipulate mailboxes in various formats
- mimetypes — Map filenames to MIME types
- base64 — Base16, Base32, Base64, Base85 数据编码
- binhex — 对binhex4文件进行编码和解码
- binascii — 二进制和 ASCII 码互转
- quopri — Encode and decode MIME quoted-printable data
- uu — Encode and decode uuencode files
- 结构化标记处理工具
- html — 超文本标记语言支持
- html.parser — 简单的 HTML 和 XHTML 解析器
- html.entities — HTML 一般实体的定义
- XML处理模块
- xml.etree.ElementTree — The ElementTree XML API
- xml.dom — The Document Object Model API
- xml.dom.minidom — Minimal DOM implementation
- xml.dom.pulldom — Support for building partial DOM trees
- xml.sax — Support for SAX2 parsers
- xml.sax.handler — Base classes for SAX handlers
- xml.sax.saxutils — SAX Utilities
- xml.sax.xmlreader — Interface for XML parsers
- xml.parsers.expat — Fast XML parsing using Expat
- 互联网协议和支持
- webbrowser — 方便的Web浏览器控制器
- cgi — Common Gateway Interface support
- cgitb — Traceback manager for CGI scripts
- wsgiref — WSGI Utilities and Reference Implementation
- urllib — URL 处理模块
- urllib.request — 用于打开 URL 的可扩展库
- urllib.response — Response classes used by urllib
- urllib.parse — Parse URLs into components
- urllib.error — Exception classes raised by urllib.request
- urllib.robotparser — Parser for robots.txt
- http — HTTP 模块
- http.client — HTTP协议客户端
- ftplib — FTP protocol client
- poplib — POP3 protocol client
- imaplib — IMAP4 protocol client
- nntplib — NNTP protocol client
- smtplib —SMTP协议客户端
- smtpd — SMTP Server
- telnetlib — Telnet client
- uuid — UUID objects according to RFC 4122
- socketserver — A framework for network servers
- http.server — HTTP 服务器
- http.cookies — HTTP state management
- http.cookiejar — Cookie handling for HTTP clients
- xmlrpc — XMLRPC 服务端与客户端模块
- xmlrpc.client — XML-RPC client access
- xmlrpc.server — Basic XML-RPC servers
- ipaddress — IPv4/IPv6 manipulation library
- 多媒体服务
- audioop — Manipulate raw audio data
- aifc — Read and write AIFF and AIFC files
- sunau — 读写 Sun AU 文件
- wave — 读写WAV格式文件
- chunk — Read IFF chunked data
- colorsys — Conversions between color systems
- imghdr — 推测图像类型
- sndhdr — 推测声音文件的类型
- ossaudiodev — Access to OSS-compatible audio devices
- 国际化
- gettext — 多语种国际化服务
- locale — 国际化服务
- 程序框架
- turtle — 海龟绘图
- cmd — 支持面向行的命令解释器
- shlex — Simple lexical analysis
- Tk图形用户界面(GUI)
- tkinter — Tcl/Tk的Python接口
- tkinter.ttk — Tk themed widgets
- tkinter.tix — Extension widgets for Tk
- tkinter.scrolledtext — 滚动文字控件
- IDLE
- 其他图形用户界面（GUI）包
- 开发工具
- typing — 类型标注支持
- pydoc — Documentation generator and online help system
- doctest — Test interactive Python examples
- unittest — 单元测试框架
- unittest.mock — mock object library
- unittest.mock 上手指南
- 2to3 - 自动将 Python 2 代码转为 Python 3 代码
- test — Regression tests package for Python
- test.support — Utilities for the Python test suite
- test.support.script_helper — Utilities for the Python execution tests
- 调试和分析
- bdb — Debugger framework
- faulthandler — Dump the Python traceback
- pdb — The Python Debugger
- The Python Profilers
- timeit — 测量小代码片段的执行时间
- trace — Trace or track Python statement execution
- tracemalloc — Trace memory allocations
- 软件打包和分发
- distutils — 构建和安装 Python 模块
- ensurepip — Bootstrapping the pip installer
- venv — 创建虚拟环境
- zipapp — Manage executable Python zip archives
- Python运行时服务
- sys — 系统相关的参数和函数
- sysconfig — Provide access to Python's configuration information
- builtins — 内建对象
- main — 顶层脚本环境
- warnings — Warning control
- dataclasses — 数据类
- contextlib — Utilities for with-statement contexts
- abc — 抽象基类
- atexit — 退出处理器
- traceback — Print or retrieve a stack traceback
- future — Future 语句定义
- gc — 垃圾回收器接口
- inspect — 检查对象
- site — Site-specific configuration hook
- 自定义 Python 解释器
- code — Interpreter base classes
- codeop — Compile Python code
- 导入模块
- zipimport — Import modules from Zip archives
- pkgutil — Package extension utility
- modulefinder — 查找脚本使用的模块
- runpy — Locating and executing Python modules
- importlib — The implementation of import
- Python 语言服务
- parser — Access Python parse trees
- ast — 抽象语法树
- symtable — Access to the compiler's symbol tables
- symbol — 与 Python 解析树一起使用的常量
- token — 与Python解析树一起使用的常量
- keyword — 检验Python关键字
- tokenize — Tokenizer for Python source
- tabnanny — 模糊缩进检测
- pyclbr — Python class browser support
- py_compile — Compile Python source files
- compileall — Byte-compile Python libraries
- dis — Python 字节码反汇编器
- pickletools — Tools for pickle developers
- 杂项服务
- formatter — Generic output formatting
- Windows系统相关模块
- msilib — Read and write Microsoft Installer files
- msvcrt — Useful routines from the MS VC++ runtime
- winreg — Windows 注册表访问
- winsound — Sound-playing interface for Windows
- Unix 专有服务
- posix — The most common POSIX system calls
- pwd — 用户密码数据库
- spwd — The shadow password database
- grp — The group database
- crypt — Function to check Unix passwords
- termios — POSIX style tty control
- tty — 终端控制功能
- pty — Pseudo-terminal utilities
- fcntl — The fcntl and ioctl system calls
- pipes — Interface to shell pipelines
- resource — Resource usage information
- nis — Interface to Sun's NIS (Yellow Pages)
- Unix syslog 库例程
- 被取代的模块
- optparse — Parser for command line options
- imp — Access the import internals
- 未创建文档的模块
- 平台特定模块
- 扩展和嵌入 Python 解释器
- 推荐的第三方工具
- 不使用第三方工具创建扩展
- 使用 C 或 C++ 扩展 Python
- 自定义扩展类型：教程
- 定义扩展类型：已分类主题
- 构建C/C++扩展
- 在Windows平台编译C和C++扩展
- 在更大的应用程序中嵌入 CPython 运行时
- Embedding Python in Another Application
- Python/C API 参考手册
- 概述
- 代码标准
- 包含文件
- 有用的宏
- 对象、类型和引用计数
- 异常
- 嵌入Python
- 调试构建
- 稳定的应用程序二进制接口
- The Very High Level Layer
- Reference Counting
- 异常处理
- Printing and clearing
- 抛出异常
- Issuing warnings
- Querying the error indicator
- Signal Handling
- Exception Classes
- Exception Objects
- Unicode Exception Objects
- Recursion Control
- 标准异常
- 标准警告类别
- 工具
- 操作系统实用程序
- 系统功能
- 过程控制
- 导入模块
- Data marshalling support
- 语句解释及变量编译
- 字符串转换与格式化
- 反射
- 编解码器注册与支持功能
- 抽象对象层
- Object Protocol
- 数字协议
- Sequence Protocol
- Mapping Protocol
- 迭代器协议
- 缓冲协议
- Old Buffer Protocol
- 具体的对象层
- 基本对象
- 数值对象
- 序列对象
- 容器对象
- 函数对象
- 其他对象
- Initialization, Finalization, and Threads
- 在Python初始化之前
- 全局配置变量
- Initializing and finalizing the interpreter
- Process-wide parameters
- Thread State and the Global Interpreter Lock
- Sub-interpreter support
- Asynchronous Notifications
- Profiling and Tracing
- Advanced Debugger Support
- Thread Local Storage Support
- 内存管理
- 概述
- 原始内存接口
- Memory Interface
- 对象分配器
- 默认内存分配器
- Customize Memory Allocators
- The pymalloc allocator
- tracemalloc C API
- 示例
- 对象实现支持
- 在堆中分配对象
- Common Object Structures
- Type 对象
- Number Object Structures
- Mapping Object Structures
- Sequence Object Structures
- Buffer Object Structures
- Async Object Structures
- 使对象类型支持循环垃圾回收
- API 和 ABI 版本管理
- 分发 Python 模块
- 关键术语
- 开源许可与协作
- 安装工具
- 阅读指南
- 我该如何...？
- ...为我的项目选择一个名字？
- ...创建和分发二进制扩展？
- 安装 Python 模块
- 关键术语
- 基本使用
- 我应如何 ...？
- ... 在 Python 3.4 之前的 Python 版本中安装 pip ？
- ... 只为当前用户安装软件包？
- ... 安装科学计算类 Python 软件包？
- ... 使用并行安装的多个 Python 版本？
- 常见的安装问题
- 在 Linux 的系统 Python 版本上安装
- 未安装 pip
- 安装二进制编译扩展
- Python 常用指引
- 将 Python 2 代码迁移到 Python 3
- 简要说明
- 详情
- 将扩展模块移植到 Python 3
- 条件编译
- 对象API的更改
- 模块初始化和状态
- CObject 替换为 Capsule
- 其他选项
- Curses Programming with Python
- What is curses?
- Starting and ending a curses application
- Windows and Pads
- Displaying Text
- User Input
- For More Information
- 实现描述器
- 摘要
- 定义和简介
- 描述器协议
- 发起调用描述符
- 描述符示例
- Properties
- 函数和方法
- Static Methods and Class Methods
- 函数式编程指引
- 概述
- 迭代器
- 生成器表达式和列表推导式
- 生成器
- 内置函数
- itertools 模块
- The functools module
- Small functions and the lambda expression
- Revision History and Acknowledgements
- 引用文献
- 日志 HOWTO
- 日志基础教程
- 进阶日志教程
- 日志级别
- 有用的处理程序
- 记录日志中引发的异常
- 使用任意对象作为消息
- 优化
- 日志操作手册
- 在多个模块中使用日志
- 在多线程中使用日志
- 使用多个日志处理器和多种格式化
- 在多个地方记录日志
- 日志服务器配置示例
- 处理日志处理器的阻塞
- Sending and receiving logging events across a network
- Adding contextual information to your logging output
- Logging to a single file from multiple processes
- Using file rotation
- Use of alternative formatting styles
- Customizing LogRecord
- Subclassing QueueHandler - a ZeroMQ example
- Subclassing QueueListener - a ZeroMQ example
- An example dictionary-based configuration
- Using a rotator and namer to customize log rotation processing
- A more elaborate multiprocessing example
- Inserting a BOM into messages sent to a SysLogHandler
- Implementing structured logging
- Customizing handlers with dictConfig()
- Using particular formatting styles throughout your application
- Configuring filters with dictConfig()
- Customized exception formatting
- Speaking logging messages
- Buffering logging messages and outputting them conditionally
- Formatting times using UTC (GMT) via configuration
- Using a context manager for selective logging
- 正则表达式HOWTO
- 概述
- 简单模式
- 使用正则表达式
- 更多模式能力
- 修改字符串
- 常见问题
- 反馈
- 套接字编程指南
- 套接字
- 创建套接字
- 使用一个套接字
- 断开连接
- 非阻塞的套接字
- 排序指南
- 基本排序
- 关键函数
- Operator 模块函数
- 升序和降序
- 排序稳定性和排序复杂度
- 使用装饰-排序-去装饰的旧方法
- 使用 cmp 参数的旧方法
- 其它
- Unicode 指南
- Unicode 概述
- Python's Unicode Support
- Reading and Writing Unicode Data
- Acknowledgements
- 如何使用urllib包获取网络资源
- 概述
- Fetching URLs
- 处理异常
- info and geturl
- Openers and Handlers
- Basic Authentication
- Proxies
- Sockets and Layers
- 脚注
- Argparse 教程
- 概念
- 基础
- 位置参数介绍
- Introducing Optional arguments
- Combining Positional and Optional arguments
- Getting a little more advanced
- Conclusion
- ipaddress模块介绍
- 创建 Address/Network/Interface 对象
- 审查 Address/Network/Interface 对象
- Network 作为 Address 列表
- 比较
- 将IP地址与其他模块一起使用
- 实例创建失败时获取更多详细信息
- Argument Clinic How-To
- The Goals Of Argument Clinic
- Basic Concepts And Usage
- Converting Your First Function
- Advanced Topics
- 使用 DTrace 和 SystemTap 检测CPython
- Enabling the static markers
- Static DTrace probes
- Static SystemTap markers
- Available static markers
- SystemTap Tapsets
- 示例
- Python 常见问题
- Python常见问题
- 一般信息
- 现实世界中的 Python
- 编程常见问题
- 一般问题
- 核心语言
- 数字和字符串
- 性能
- 序列（元组/列表）
- 对象
- 模块
- 设计和历史常见问题
- 为什么Python使用缩进来分组语句？
- 为什么简单的算术运算得到奇怪的结果？
- 为什么浮点计算不准确？
- 为什么Python字符串是不可变的？
- 为什么必须在方法定义和调用中显式使用“self”？
- 为什么不能在表达式中赋值？
- 为什么Python对某些功能（例如list.index()）使用方法来实现，而其他功能（例如len(List)）使用函数实现？
- 为什么 join()是一个字符串方法而不是列表或元组方法？
- 异常有多快？
- 为什么Python中没有switch或case语句？
- 难道不能在解释器中模拟线程，而非得依赖特定于操作系统的线程实现吗？
- 为什么lambda表达式不能包含语句？
- 可以将Python编译为机器代码，C或其他语言吗？
- Python如何管理内存？
- 为什么CPython不使用更传统的垃圾回收方案？
- CPython退出时为什么不释放所有内存？
- 为什么有单独的元组和列表数据类型？
- 列表是如何在CPython中实现的？
- 字典是如何在CPython中实现的？
- 为什么字典key必须是不可变的？
- 为什么 list.sort() 没有返回排序列表？
- 如何在Python中指定和实施接口规范？
- 为什么没有goto？
- 为什么原始字符串（r-strings）不能以反斜杠结尾？
- 为什么Python没有属性赋值的“with”语句？
- 为什么 if/while/def/class语句需要冒号？
- 为什么Python在列表和元组的末尾允许使用逗号？
- 代码库和插件 FAQ
- 通用的代码库问题
- 通用任务
- 线程相关
- 输入输出
- 网络 / Internet 编程
- 数据库
- 数学和数字
- 扩展/嵌入常见问题
- 可以使用C语言中创建自己的函数吗？
- 可以使用C++语言中创建自己的函数吗？
- C很难写，有没有其他选择？
- 如何从C执行任意Python语句？
- 如何从C中评估任意Python表达式？
- 如何从Python对象中提取C的值？
- 如何使用Py_BuildValue()创建任意长度的元组？
- 如何从C调用对象的方法？
- 如何捕获PyErr_Print()（或打印到stdout / stderr的任何内容）的输出？
- 如何从C访问用Python编写的模块？
- 如何从Python接口到C ++对象？
- 我使用Setup文件添加了一个模块，为什么make失败了？
- 如何调试扩展？
- 我想在Linux系统上编译一个Python模块，但是缺少一些文件。为什么?
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- 如何找到未定义的g++符号__builtin_new或__pure_virtual？
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